LLM unter Android mit Keras und TensorFlow Lite

1. Mit welchem Framework wird das LLM-Modell in ein Format konvertiert, das mit Mobilgeräten kompatibel ist?

   Keras

   PyTorch

   Core ML

   TensorFlow Lite

2. Was ist die größte Herausforderung bei der Bereitstellung von Large Language Models auf Android-Geräten?

   Fehlende vortrainierte LLM-Modelle.

   Schwierigkeiten, geeignete Datasets zu finden.

   Begrenzte Rechenleistung und begrenzter Arbeitsspeicher.

   Hohe Internetbandbreite erforderlich.

3. Welchen Vorteil hat es, das Modell während des Conversion-Prozesses zu quantifizieren?

   Sie ermöglicht das Training mit einem größeren Dataset.

   Sie vereinfacht die Modellarchitektur.

   Sie verbessert die Genauigkeit des Modells.

   Damit wird die Modellgröße reduziert und die Latenz verbessert.

4. Lücken ausfüllen

   Geben Sie ein oder mehrere Wörter ein, um den Satz zu vervollständigen.

   Die übergeordnete Bibliothek, die die Entwicklung von NLP-Modellen mit TensorFlow vereinfacht, ist ___.

5. Wie wird in diesem Leitfaden empfohlen, die Textdaten für das LLM-Modell vorzubereiten?

   Wandeln Sie die Textdaten in numerische Darstellungen um.

   Belassen Sie die Textdaten im Rohformat.

   Vorverarbeiten Sie die Textdaten durch Tokenisierung.

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